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基于TiDE-PatchTST模型的柑橘冷藏效率时序预测模型优化
被引量：
4
1
作者
杨信廷
郭向阳
+2 位作者
韩佳伟
刘彤
杨霖
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期396-404,共9页
柑橘低温贮藏过程中果实温度波动是引发果品品质安全风险与增加制冷能耗的关键因素,同时果品品质与制冷能耗也是评判柑橘冷藏效率的重要评价指标,实现两者动态预测可为科学预知与精准优化柑橘冷藏效率提供可靠支持。本文提出一种基于Pat...
柑橘低温贮藏过程中果实温度波动是引发果品品质安全风险与增加制冷能耗的关键因素,同时果品品质与制冷能耗也是评判柑橘冷藏效率的重要评价指标,实现两者动态预测可为科学预知与精准优化柑橘冷藏效率提供可靠支持。本文提出一种基于PatchTST的柑橘冷藏效率时序预测模型。首先,基于自注意力机制和独立预测方法(Channel independent,CI)构建基础PatchTST模型;其次,通过融合基础PatchTST模型与TiDE模型中的协变量特征提取模块,实现对多元时序数据集中全部序列的特征提取,并有效改进模型预测精度;最后,基于皮尔森相关性分析方法定量分析冷库制冷参数与能耗、柑橘温度的相关性,确定TiDE-PatchTST模型输入参数,并基于5000组实验数据实现多种模型训练与测试,对比验证TiDE-PatchTST模型的准确性与优越性。结果表明,基于TiDE-PatchTST模型的冷库能耗预测值与实验值平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为3.645 W·h和10.421 W·h,柑橘温度预测值与实验值的MAE和RMSE分别为0.034℃和0.042℃,相比Transformer模型,能耗预测的MAE和RMSE最高分别下降41.43%和39.27%,柑橘温度预测的MAE和RMSE最高分别下降46.03%和28.81%。本研究可为柑橘冷藏过程温度波动与能耗动态感知与优化调控等提供可靠方法支持与参考。
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关键词
柑橘
冷藏效率
时序预测模型优化
PatchTST
TIDE
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职称材料
题名
基于TiDE-PatchTST模型的柑橘冷藏效率时序预测模型优化
被引量：
4
1
作者
杨信廷
郭向阳
韩佳伟
刘彤
杨霖
机构
上海海洋大学信息学院
北京市农林科学院信息技术研究中心
农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心
仲恺农业工程学院信息科学与技术学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期396-404,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFD2001804、2023YFD2001302)
北京市农林科学院科研创新平台建设项目(PT2024-24)。
文摘
柑橘低温贮藏过程中果实温度波动是引发果品品质安全风险与增加制冷能耗的关键因素,同时果品品质与制冷能耗也是评判柑橘冷藏效率的重要评价指标,实现两者动态预测可为科学预知与精准优化柑橘冷藏效率提供可靠支持。本文提出一种基于PatchTST的柑橘冷藏效率时序预测模型。首先,基于自注意力机制和独立预测方法(Channel independent,CI)构建基础PatchTST模型;其次,通过融合基础PatchTST模型与TiDE模型中的协变量特征提取模块,实现对多元时序数据集中全部序列的特征提取,并有效改进模型预测精度;最后,基于皮尔森相关性分析方法定量分析冷库制冷参数与能耗、柑橘温度的相关性,确定TiDE-PatchTST模型输入参数,并基于5000组实验数据实现多种模型训练与测试,对比验证TiDE-PatchTST模型的准确性与优越性。结果表明,基于TiDE-PatchTST模型的冷库能耗预测值与实验值平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为3.645 W·h和10.421 W·h,柑橘温度预测值与实验值的MAE和RMSE分别为0.034℃和0.042℃,相比Transformer模型,能耗预测的MAE和RMSE最高分别下降41.43%和39.27%,柑橘温度预测的MAE和RMSE最高分别下降46.03%和28.81%。本研究可为柑橘冷藏过程温度波动与能耗动态感知与优化调控等提供可靠方法支持与参考。
关键词
柑橘
冷藏效率
时序预测模型优化
PatchTST
TIDE
Keywords
citrus
cold storage efficiency
time-series prediction model optimization
PatchTST
TiDE
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于TiDE-PatchTST模型的柑橘冷藏效率时序预测模型优化
杨信廷
郭向阳
韩佳伟
刘彤
杨霖
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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